用先进事迹激发参训热情

驻铁岭某预备役高炮团注重用军队参加四川抗震救灾的先进事迹教育官兵，激发参训热情。针对部队遂行作战任务的特殊要求，按照“战时需要什么力量，平时就编什么队伍”的原则，严把兵员编入关，与地方政府联合下发《预备役士兵入队通知书》．使该团的预任士兵告别了“工作几头忙、人多处跑”的“多重身份”，实现了“一兵一职”。     

应用柯洛波夫数论网格计算发射n发至少命中m发概率的研究

本文应用了柯洛波夫数论网格方法,较好地解决了三级误差条件下高精度计算命中概率指标 P_(Lm)的问题。本文还详细给出了计算 P_(Lm)的方法、步骤和实例。     

雷达目标回波信号的混沌、多重分形分析与识别

本文旨在将混沌、多重分形的理论和方法引入雷达信号处理，从混沌、分形动力学角度来揭示和刻划复杂目标散射机理，为进行有效信号处理和可靠目标识别寻找新的理论和技术实现方法。文中统计了五种飞机目标回波信号的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数分布情况，并计算了其多重分形维数，然后在此基础上，进行了目标识别的实验，获得了较高识别率。本文的研究表明，混沌、多重分形理论在目标特性及识别的研究中具有良好的应用前景。     

改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无须重构原始波形,无须计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。     

逆边界无网格法声源识别的理论与实验

针对逆向求解声源识别中的声辐射传输建模问题,采用无网格法将Kirchhoff- Helmholtz边界积分方程离散为受边界条件约束的有限维线性方程组,通过分块矩阵法对该约束方程组进行求解,得到了离散后声辐射传输模型的数值表达式.在此基础上,进一步研究了逆向求解声源识别问题的基本原理及其不适定性.为克服其不适定性,采用Tikhonov正则化和L曲线正则化参数选取方法,从而确立了有效的逆向求解方法.此外,还进行了扬声器阵列声源识别实验,实验结果验证了逆边界无网格声源识别理论和方法的可行性及可靠性.     

建立国防知识产权多重主体归属模式的思考

我国长期存在的国防知识产权"单一国有产权模式",为保障国家安全利益,集中有限的人力、财力、物力进行国防经济建设发挥了积极作用,但这种模式不符合市场经济利益分配原则,严重挫伤了承担军品任务的单位和个人进行技术创新和成果转化的积极性,也不能很好地平衡国家利益与促进技术进步及增加社会财富之间的关系。要改变这种情况,必须解决好国防知识产权归属主体的问题。国防科技领域应在国家、单位和个人之间建立有效的利益均衡机制,并在此基础上构建共有-私有产权模式相结合的多主体国防知识产权归属模式。     

近程反导中拦阻射击模式和多重命中体制研究

在近程反导中,片面强调提高高炮随动系统的跟踪瞄准速度,已经不现实,通过对拦阻射击模式的研究,探讨了采用多重命中体制弥补随动系统缺陷的可行性。     

考虑多重劣化故障的装备最优视情维修策略

针对装备维修工程实际中多重故障并发的问题,假设系统经历两个相互独立的劣化故障过程,设定相应的预防性维修阈值并定期对系统状态进行检测;基于Gamma过程建立了该系统的视情维修决策优化模型,给出了系统在预定维修策略下的长期运行费用率计算表达式,并以系统长期运行费用率最低为目标,对检测周期和两个维修阈值进行优化。通过算例分析了维修策略参数对于长期运行费用率及预防性维修概率的影响。计算结果表明:在给定模型参数下,存在一组最优维修策略参数(检测周期和维修阈值),能够使得系统长期运行费用率降至最低。     

基于多重分形广义维数的机械故障诊断方法

提出利用多重分形广义维数来描述信号特征 ,并以振动信号广义维数、广义维数谱图、敏感维数为特征向量的模式空间样本库为基础 ,给出了通过维数相关系数等判别条件进行识别的机械故障多重分形广义维数诊断方法。应用于圆盘类裂纹故障的诊断 ,取得了令人满意的结果。     

基于空间谱估计的测向技术

利用空间谱估计测向技术可以实现对目标信号测向,其优异的测向性能受到理论界和工程界的极大重视,出现了许多各具特色的空间谱测向算法,主要对多重信号分类算法(MUSIC)、旋转不变子空间(ESPRIT)、最大似然算法(ML)这三种算法进行了测向性能的比较分析。首先介绍了空间谱估计的基本原理,然后构建了均匀线阵的阵列模型,对三种测向算法及其流程做了较详细的分析,最后从不同的信噪比、快拍数和阵元数三个方面进行了测向性能仿真,仿真结果显示:在算法的测向精度上,MUSIC算法和ML算法明显要优于ESPRIT算法,随着信噪比的提高、阵元数目的增多、快拍数的增加,三种算法的测向性能都随之得到改善。